基于物品的协同过滤ItemCF
数据集字段：
1． User_id: 用户ID
2． Item_id: 物品ID
3． preference:用户对该物品的评分
算法的思想：
1． 建立物品的同现矩阵A，即统计两两物品同时出现的次数
数据格式：Item_id1:Item_id2 次数
2． 建立用户对物品的评分矩阵B，即每一个用户对某一物品的评分
数据格式：Item_id user_id:preference
3． 推荐结果=物品的同现矩阵A * 用户对物品的评分矩阵B
数据格式：user_id item_id,推荐分值
4. 过滤用户已评分的物品项
5.对推荐结果按推荐分值从高到低排序
原始数据：
| 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.0 3,104,4.0 3,105,4.5 3,107,5.0 4,101,5.0 4,103,3.0 4,104,4.5 4,106,4.0 5,101,4.0 5,102,3.0 5,103,2.0 5,104,4.0 5,105,3.5 5,106,4.0 6,102,4.0 6,103,2.0 6,105,3.5 6,107,4.0 |
Hadoop MapReduce程序分为四步：
第一步： 读取原始数据，按用户ID分组，输出文件数据格式为
| 1 103:2.5,101:5.0,102:3.0 2 101:2.0,102:2.5,103:5.0,104:2.0 3 107:5.0,101:2.0,104:4.0,105:4.5 4 103:3.0,106:4.0,104:4.5,101:5.0 5 101:4.0,102:3.0,103:2.0,104:4.0,105:3.5,106:4.0 6 102:4.0,103:2.0,105:3.5,107:4.0 |
第二步：统计两两物品同时出现的次数，输出文件数据格式为
| 101:101 5 101:102 3 101:103 4 101:104 4 101:105 2 101:106 2 101:107 1 102:101 3 102:102 4 102:103 4 102:104 2 102:105 2 102:106 1 102:107 1 103:101 4 103:102 4 103:103 5 103:104 3 103:105 2 103:106 2 103:107 1 104:101 4 104:102 2 104:103 3 104:104 4 104:105 2 104:106 2 104:107 1 105:101 2 105:102 2 105:103 2 105:104 2 105:105 3 105:106 1 105:107 2 106:101 2 106:102 1 106:103 2 106:104 2 106:105 1 106:106 2 107:101 1 107:102 1 107:103 1 107:104 1 107:105 2 107:107 2 |
第三步：生成用户评分矩阵和物品同现矩阵
第一个mapper结果为用户评分矩阵，结果如下：
| 101 2:2.0 101 5:4.0 101 4:5.0 101 3:2.0 101 1:5.0 102 2:2.5 102 1:3.0 102 6:4.0 102 5:3.0 103 6:2.0 103 5:2.0 103 1:2.5 103 4:3.0 103 2:5.0 104 5:4.0 104 2:2.0 104 3:4.0 104 4:4.5 105 5:3.5 105 3:4.5 105 6:3.5 106 4:4.0 106 5:4.0 107 3:5.0 107 6:4.0 |
第二个mapper生成物品同现矩阵，结果如下：
| 101:101 5 101:102 3 101:103 4 101:104 4 101:105 2 101:106 2 101:107 1 102:101 3 102:102 4 102:103 4 102:104 2 102:105 2 102:106 1 102:107 1 103:101 4 103:102 4 103:103 5 103:104 3 103:105 2 103:106 2 103:107 1 104:101 4 104:102 2 104:103 3 104:104 4 104:105 2 104:106 2 104:107 1 105:101 2 105:102 2 105:103 2 105:104 2 105:105 3 105:106 1 105:107 2 106:101 2 106:102 1 106:103 2 106:104 2 106:105 1 106:106 2 107:101 1 107:102 1 107:103 1 107:104 1 107:105 2 107:107 2 |
第四步：做矩阵乘法，推荐结果=物品的同现矩阵A * 用户对物品的评分矩阵B
结果如下：
| 1 107,10.5 1 106,18.0 1 105,21.0 1 104,33.5 1 103,44.5 1 102,37.0 1 101,44.0 2 107,11.5 2 106,20.5 2 105,23.0 2 104,36.0 2 103,49.0 2 102,40.0 2 101,45.5 3 107,25.0 3 106,16.5 3 105,35.5 3 104,38.0 3 103,34.0 3 102,28.0 3 101,40.0 4 107,12.5 4 106,33.0 4 105,29.0 4 104,55.0 4 103,56.5 4 102,40.0 4 101,63.0 5 107,20.0 5 106,34.5 5 105,40.5 5 104,59.0 5 103,65.0 5 102,51.0 5 101,68.0 6 107,21.0 6 106,11.5 6 105,30.5 6 104,25.0 6 103,37.0 6 102,35.0 6 101,31.0 |
